中国政府统计数据质量研究
中国国家统计的现状与未来发展方向研究
中国国家统计的现状与未来发展方向研究近年来，中国经济不断增长，而经济增长的重要指标之一——国家统计数据的质量和准确性也得到了越来越多的关注。
本文将探讨中国国家统计的现状和未来发展方向。
一、现状中国国家统计局是国家统计体系的核心，在2018年底已经成立70周年。
它为政府、企业和公众提供各类统计数据的发布、分析和解释。
然而，由于一些历史遗留问题和新的挑战，中国国家统计存在一些问题。
1. 官员干预在过去的几年中，一些官员曾经干预统计数据的发布，导致统计数据的真实性和可信度受到了质疑。
例如，浙江、福建、湖南、云南等地曾被指责搞虚假抢摊子式GDP竞赛，夸大上报数据。
这种干预不仅影响了数据的可信度，还可能对经济预测和政策制定造成不良影响。
2. 统计方法统计方法的准确性也是影响数据质量的一个重要因素。
多年来，中国政府一直致力于改进统计方法，以减少统计误差和提高数据质量。
但是，仍有一些数据可能存在误差，例如人口普查数据、贫困人口数据等。
据报道，一些地方政府为了获得更多政府补贴和资金，可能会修改贫困户数据，造成一定的统计误差。
3. 数据共享数据共享也是中国统计面临的一个问题。
尽管已出台相关法规和政策鼓励数据共享，但实际情况并不乐观。
一些企业、机构和个人担心数据泄露和滥用，拒绝共享数据。
因此，与数据相关的政策制定和决策，其基础数据来源未必可靠。
二、发展方向尽管中国国家统计存在一些问题，但我们可以看到一些积极的变化趋势。
未来，中国国家统计的发展方向应该是什么样的呢？1. 强化监管为了解决官员干预等问题，加强监管显得尤为重要。
监管机构应该具有更强的独立性，经济统计数据的发布应该遵循透明的原则，数据一旦公开发布，应该定期公开查验结果、标准和方法的披露，这将有助于消除对经济数据的质疑和怀疑。
2. 改进统计方法改进统计方法和技术，是提高数据质量的一项重要措施。
将新技术、新方法引入统计工作，如大数据、人工智能技术，将有助于提高数据准确度、可靠性和精度。
统计学(袁卫、何晓群)
统计学咨询组负责人：袁卫何晓群（中国人民大学统计学系）起草说明中国人民大学统计学系袁卫教授、何晓群教授接到该课题起草任务后，查阅了国内外大量统计文献，并在2000年8月北戴河举行的“统计学学科建设研讨会”上征求了许多同行的意见。
参加会议的有上海财经大学、中南财经大学、西南财经大学、首都经贸大学、中央财经大学、东北财经大学、天津财经学院、山西财经大学等院校的代表。
初稿完成后又两次召集同行专家会议研究修改。
2000年10月聘请北京大学陈家鼎教授、中国科学院冯士雍教授、首都经贸大学纪宏教授、中国人民大学吴喜之教授、易丹辉教授，做了最后的评审、修改、定稿。
我们向对该课题有过帮助的专家表示衷心的感谢！（中国人民大学科研处）一、“九五”期间统计学学科研究概况20世纪的最后五年，人类富有创造性的勤奋努力，使信息技术、生命科学等领域的研究取得了重大突破，在科学技术史册中谱写了光辉的篇章。
统计学学科伴随着科学技术的发展在理论研究和实际应用中也取得了可喜的进展。
本报告分别从国外、国内研究概况及中国高校统计学科的研究发展情况给予扼要总结和回顾。
1.国外统计学学科研究概况随着科学技术的飞速发展，统计方法与技术的应用越来越重要。
19世纪统计技术为基因学说奠定了理论基础，在即将跨入21世纪的今天，科学技术对统计方法的依赖愈来愈强。
世界上许多国家尤其是发达国家都非常重视统计学理论的研究和发展。
根据国际统计学会（ISI）近几年的会刊及统计学方面的著名杂志，可将近几年国际统计界研究的主要问题概括如下：1.统计学基本理论研究有：概率极限理论及其在统计中应用、树形概率、Banach空间概率、随机PDE’S、泊松逼近、随机网络、马尔科夫过程及场论、马尔科夫收敛率、布朗运动与偏微分方程、空间分支总体的极限、大的偏差与随机中数、序贯分析和时序分析中的交叉界限问题、马尔科夫过程与狄利克雷表的一一对应关系、函数估计中的中心极限定理、极限定理的稳定性问题、因果关系与统计推断、预测推断、网络推断、似然、M——估计量与最大似然估计、参数模型中的精确逼近、非参数估计中的自适应方法、多元分析中的新内容、时间序列理论与应用、非线性时间序列、时间序列中确定模型与随机模型比较、极值统计、贝叶斯计算、变点分析、对随机PDE’S的估计、测度值的处理、函数数据统计分析等。
简议我周统计数据质量评估体系的建立
农村工作研究 ・
筒 议 我 国统 计数 据 质 量评 估 体 系 白 建 立
李 险峰
（ 龙 江 省 北 安 分 局 引龙 河 农 场 社 会 保 险 黑
在知识经济时代 ， 随着经济全球 化和世界竞争一体 化的进程的加快 ， 统计数据信息对我国社会 主义市场经 济管理作用逐渐增强 ， 社会各界对统计信 息的需求也越 来越广泛 。统 计数据 为人们传递 信息 ， 了解 社会 ， 制定 决 策 提 供 了基 础 依 据 。尤 其 当 我 国加 入 Ｗ Ｔ Ｏ后 ， 国 我 社 会市场经济体制 的逐步建立 ， 社会各界对统计信息的 需 要 日益 广 泛 ， 统 计 数 据 质 量 的 关 注 更 多 ， 求 更 对 要 高 。 同 时 统 计 所 面 临 的 外 部 环 境 和 内 部 环 境 都 发 生 了 巨大的变化 ， 这对传统统计 方法下的统计数据质量既是 挑 战， 又是机遇 。自２ ０ 年４ ５ 中国政府宣布正式 ０ ２ 月１ 日， 加入了数据公布通用系统 （ ＧＤＤＳ ， 意 味 着 中 国在 宏 ）就 观经济统 计上 已经开 始实行 国际通行 的标准 。虽然统 计 “ 世 ” ， 无 论 是 与 社 会 各 界 对 统 计信 息的 需 求 相 入 了 但 比 ， 是 与 统 计 核 算 和 统 计 数 据 公 布 国 际运 作 准 则 与 要 还 求 相 比 ， 们 的 统计 数 据 质 量 目前 都还 是有 一定 距 离 。 我 １ 统 计数 据 质 量 的 涵 义 长期以来， 人们对统计数据质 量提 出不 同的定义 。 传 统 中 的统 计 数 据 质 量 仅 仅 指 其 准 确性 ， 常 用 统计 估 通 计 中的误差来衡 量 。然而随 着社 会发 展变化和质量 管 理 活动的深化 ， 人们对 质量观念也产生 了的变化 ， 相应 地 ， 统计 数据质 量” 对“ 概念 的认识也 从狭义 向广义 转 变， 要求从 统计数据提供 者 、 生产 者和用户等多个角度 来 衡 量 数据 质量 。 世 界各国统计机 构和有关国际统计组 织对统计数 据 质 量 含 义 的 解 释 和 理解 同样 存 在 一 定 的 分 歧 ， 于 如 对 何界定统计 数据 质量 的涵义也没有一个统 一的标准 。
统计信用与统计数据质量研究
题 。 同时 ， 统计数据 质量是 影响官 方统 计体 系权威
性和社会 公信力 的重要 因素 ， 只有 生产 高质量 的统计
产品， 提供 准确 的统计 数 据 ， 能赢 得 社会 公 众 的信 才 任 。决定 统计数 据质量 的 因素有技 术 因素 和非 技术 因素 ， 随着统计 理 论 的发展 ， 技术 因素 相对 于 非 技术 因素易于解决 ， 点是非 技 术 因素 ， 难 即统计 过 程 中参 与人 的行 为对统计数据质量 所起 的根 本性 的作 用 。 博 弈 论是研 究决 策主 体 的行为 发生 直接 相互 作
ＬｕＱｎ ｈｉ Ｘｏ ｇＺ ｙａ ｉ ｉ ａ ＆ ｉｎ ｕ ｕｎ ｇ
Ａｂｓｒ ｃ ： ｅ ｕ ｌｔ ｏ ｔｅ ｔｔ ｔｃ ｌ ａａ ｓ ｎ ｍｐ ｒａ ｔ ａ ｔｒ ｆｅ ｔ ｇ ｈ ｇ ｖ ｒ ｔａ ｔ Ｔｈ ｑ ａｉｙ ｆ ｈ ｓａｉ ｉａ ｄ ｔ ｉ ａ ｉ ｏ ｔｎ ｆｃｏ ａｆｃｉ ｔｅ ｏ ｅｎｍｅ ｔｌ ｅ ｉｉｎ ａ ｄ ｈ ｐ ｂｉ ｓ ｎ ｎ ａ ｄ ｃｓｏ ｓ ｎ ｔｅ ｕ ｌ ｃ
大 小 、 信 惩 戒 力 度 、 假 收 益 及 监 督 力 度 是影 响 统 计 数 据 失 真 的重 要 因素 ， 明 了引 入 统 计 信 用 可 以 在 有 限 的 成 失 报 证 本 下 防范 数 据 失 真 ， 出 完 善 统 计 信 用 惩 戒 制 度 是 统 计 信 用 发 挥 作 用 的 制 度 基 础 。 提 关 键 词 ： 计 信用 ； 据 质 量 ； 弈 论 统 数 博
门积极 查 假的充 要 条 件 ， 计 调 查 对 象并 不 必 然 地 统
报假 ， 报假 的充 要 条 件是 对 其 相 对 处 罚 力度 要 低 于 报真 给统 计调查 对 象带 来 的相对 损失 。查 假 同样 需 要 激励 ， 查假 的充 要 条 件 是 审 查 的 相对 成 本 要 小 于
政府统计数据失真原因分析及对策研究
政府统计数据失真原因分析及对策研究作者：左芳来源：《中国经贸》2015年第10期【摘要】政府的统计数据在国家或地区经济发展方面起着非常重要的作用，能充分展示出某段时期内经济的发展状况及趋势，对于政府科学管理和科学决策以及社会各界了解掌握经济形势、发展方向等方面，有着非常重要价值。
但近年来政府机构在数据统计时数据失真现象屡屡出现，对我国经济发展产生了很大的影响。
因此，对统计数据失真问题必须引起重视，政府统计机构要科学准确的进行数据统计，力求数据的真实性和可靠性。
【关键词】政府统计；数据失真危害；原因分析；解决对策一、政府统计数据失真的危害1.扰乱政府的宏观经济决策国家和地区政府在进行年度宏观经济决策时，都要以最新的经济统计数据为参考依据，因此，统计数据必须真实有效。
如果一旦所需统计数据出现失真问题，那么政府在其基础上做出的经济决策肯定会出现偏差，将直接导致政府宏观经济调控失败，将产生不可估量的严重后果。
尤其是近年来世界经济形势瞬息万变的情况下，政府所做出的每一步经济决策都将影响到国家经济的发展。
2.影响企业对经济形势的评判企业在发展过程中，离不开内部管理和外部战略调整。
但是企业外部战略的指导依据便是政府经济统计数据。
因此，企业的发展思路和策略大多依靠于此，如果政府统计数据失真，将对企业经济形势判断出现偏差，甚至做出错误的发展决策，对企业将带来灾难性的后果。
3.降低政府的公信力政府统计数据失真在一定程度上给国家经济发展建设带来严重影响的同时，还会给政府带来比经济问题更为严重的问题，便是政府公信力的下降。
4.阻碍与国际统计界的交流合作近年来世界经济正在稳步持续增长，经济一体化速度已蔓延全球，因此，各国之间的经济交流以及双边经济合作已经愈加频繁。
全球数据统计标准（GDDS）严格规定了各国政府数据统计准确性方面的相关内容，并且我国已在2002年施行并与该标准达成协定，力求统计数据的准确性。
二、统计数据失真的原因1.统计法制意识淡薄，执法力度不够现阶段政府数据统计人员法制观念比较单薄，领导及职员、各部门之间对统计数据造假现象都没有充分法律意识，更没有认识到政府数据统计造假也是严重的违法行为。
我国政府政务数据开放的问题与对策研究
智库时代·21·智言智语我国政府政务数据开放的问题与对策研究许玲玲（安徽大学管理学院，安徽合肥 230601）摘要：数据是一个国家重要的战略性资源，政府作为公共事务的管理者，手中掌握了大量的数据资源。
本文首先以目前已经建立数据开放平台的地市级及以上城市为基础，分析我国政府数据开放所取得的的成绩，然后分析依然存在的问题，最后给出针对性的建议，为我国的政府数据开放实践提供参考。
关键词：政务数据；开放；对策中图分类号：O225文献标识码：A文章编号：2096-4609（2019）16-0021-002目前，我国各地对数据开放的规定,主要出现在政务公开、大数据、互联网+、信息化、智慧城市、信息共享等相关领域的政策及法规当中，在保障国家机密、商业秘密和个人隐私的前提下，实行数据开放，有利于发挥数据的价值，释放数据的能量。
一、我国政府政务数据开放取得的成绩（一）数据集总量稳步增长根据复旦大学发表的《2018中国地方政府数据开放报告》，各地方政府数据开放平台的数据集数量已经初具规模，贵阳、青岛、上海等地的数据集总数已经超过了1000个，其他地区平台的数据集总量虽然不多，但相比2017年已经有了稳步增长。
（二）数据平台指引基本完善大部分地方政府的数据开放平台都提供了多种数据导航方式，较为常见的有按照主题分类与机构部门分类，虽然具体的主题名称和机构部门名称不尽相同，但基本可以覆盖常见的数据类型。
其中，上海和贵阳还推出了以业务场景进行分类，如上海的场景分类包括社会保险、婚育、学校教育与终身教育、培训与就业、就医与保健、交通出行、社区周边生活服务等。
此外，大部分数据平台还可以进行搜索查找，并根据时间、下载量等标准进行排序，满足用户的多样化查询需求。
（三）政策法规支持力度大数据开放是一项多领域交叉合作的系统工程，如2015年国务院出台的《促进大数据发展行动纲要》，明确提出“要形成公共数据开放共享的法规制度和政策体系，在 2018年底前建成国家政府数据统一平台，2020年底前逐步实现民生保障服务相关理论的政府数据集向社会开放”，这些政策法规为政府数据开放提供了法律依据，使政府数据开放的稳步、有序发展。
改革统计方法 提高数据质量—纪念新中国政府统计机构成立50周年
备状 况 等 。这 次 普查 发 现 ，由 有 关 管 理 部 门通 过 全 面报 表 统 计 的农 村 工业 总 产值 高 估 了 １００亿， 占全部 农 村 工业 总 产值 的 ８０ ４％。普 查 之后 ，国 家 统 计 局 对 农 村 工 业 ０ 总 产 值历 史 数 据 进 行 了 向 下 调 整 。 整 的 调
了第 一 次 全 国第 三 产业 普 查 。 查 年 度 是 普
１９ 和 １９ ９１ ９ ２两 个 年 度 ；普 查 对 象 是 全 国 所 有 从事 第 三 产 业 的企 业 、 业 、行政 单 事 位 和 个 体 户 ； 查 的 主 要 内容 包括 第 三 产 普 业 机 构 和 人 员 、 产 经 营情 况 和实 物 资 产 生
维普资讯
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２ ０ 年 第 ９ 期 ０２
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纪念新 中国政府 统计机 构成立 ５ 周年 ０
／许 宪 春
统 计 工 作 是 国 家 实行 科 学 决 策 和 管 理
的一 项 重 要基 础 工 作 ， 计 信 息 是 认 识 国 统
和 运 输业 的 迅速 发 展情 况 ， 成第 三 产业 造
态 等 。 次 普 查 摸 清 了 全 国法 人 单位 和 产 这
业 活 动 单 位数 等基 本情 况 。目前 ， 国正 我
在开 展 第二 次 全 国基 本单 位 普 查 工 作 。
１９ — １９ ９６ ９ ８年 我 年 ； 查 对 普 ９６ 普 象 是全 国 范 围 内各 种 类型 农 业生 产 经 营 单
营基 本情 况 （ 包括 生 产 、销 售 、库存 和 成 本 、 费 用 、 价 格 、 盈 利 等 情 况 ） 资 产 负 、
试析中国统计数据质量
中国统计数据质量分析1. 引言统计数据是国家政府和各行业组织制定政策和决策的重要依据。
然而，统计数据的准确性和可靠性一直是受到广泛关注的问题。
在中国，统计数据的质量也是一个备受争议的话题。
本文将探讨中国统计数据质量的问题，并分析其中的原因。
2. 统计数据质量的概念和标准统计数据质量是指统计数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可解释性。
以下是对这些概念和标准的具体解释：2.1 准确性准确性是指统计数据与事实相一致的程度。
准确的统计数据应该基于真实数据源，经过正确的统计方法和处理程序计算得出。
如果数据源不准确或统计方法有误，那么统计数据的准确性就会受到影响。
2.2 完整性完整性是指统计数据包含的项目和范围是否全面。
完整的统计数据应该涵盖所有相关领域和各个层面的数据，没有遗漏或漏报。
2.3 一致性一致性是指统计数据在不同时间和不同地区之间的比较是否一致。
一致性可以从两个角度来看待：时间一致性和空间一致性。
时间一致性是指相同指标在不同时间点上的数据是否一致；空间一致性是指相同指标在不同地区之间的数据是否一致。
2.4 及时性及时性是指统计数据公布的时间是否符合需求。
及时的统计数据可以提供实时和准确的信息，有助于政府和决策者了解当前的经济和社会状况。
2.5 可解释性可解释性是指统计数据能够被人们理解和解释的程度。
统计数据应该提供清晰、简明的说明，使读者能够正确地理解和解释数据。
3. 中国统计数据质量问题的原因中国统计数据质量存在以下几个主要问题：3.1 政绩考核的压力政府官员晋升和考核的重要标准之一是地方经济和社会发展的数据表现。
由于政绩考核的压力，一些地方政府官员可能会通过人为干预统计数据的采集和报告过程来提高他们的业绩。
这导致了一些统计数据的准确性和真实性问题。
3.2 数据源的质量统计数据的质量取决于数据源的质量。
在中国，有些地区和行业的数据源存在着不完善、不透明或者不准确的情况，这导致了一些统计数据的准确性问题。
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中国政府统计数据质量研究：一个文献综述赵学刚，王学斌，刘康兵2011-03-23摘要：近年来，中国政府数据统计质量问题日益受到国内外学者的关注，相应的研究文献大量涌现，研究主要集中在统计数据质量的含义和衡量标准、统计数据失真的作用机理、统计数据质量控制技术、评估方法和管理理论，同时还有针对中国统计数据质量进行实证方面的评估以及改进统计数据质量的政策建议方面的讨论。
本文在回顾现有文献基础上，指出要从根本上解决我国政府统计数据失真问题，还得从改革现行的统计管理体制入手，摆脱地方政府干扰，确保统计独立性，同时认为在现行框架下增加诸如消费价格指数权重、房屋销售价格及房价指数、固定资产投资等指标的统计透明度可以在很大程度上避免当前很多对中国政府统计数据不必要和不公正的质疑。
关键词：统计数据，数据质量，理论研究，经验证据一、引言2010年2月25日，国家统计局发布的《2009年国民经济和社会发展统计公报》显示，2009年全国70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%。
而根据2010年1月19日国家统计局公布的2009年全国房地产市场数据，相比前一年均价上涨约24%。
2009年广大居民普遍感觉房价疯涨，出于与实际感觉的巨大反差，网民对当年“70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%”的数据提出了大量质疑。
国家统计局城市司2010年2月28日不得不公布了该数据的统计调查方案予以回应，以说明两套数据计算方法的差异。
其实中国政府统计数据质量问题一直存在，早在1988年Perkins就提出了中国经济增长率可能存在上偏误差的问题。
2001年美国匹兹堡大学Rawski教授先后发表两篇文章，几乎是全方位地对官方公布的中国经济增长数据表示高度的质疑（Rawski，2001a，2001b）。
这一论断与著名的美国经济学家克鲁格曼（Paul Krugman）此前的疑虑遥相呼应，素有“国际经济乌鸦”之称的他曾经说过，“中国经济数据，是一堆不可置信的符号体系。
看中国的经济增长数据，就像看一部科幻小说。
”2002年，中国经济改革研究基金会国民经济研究所副所长王小鲁针对我国经济增长统计的准确性指出了两个“正常”和两个“不正常”，即二十世纪八九十年代以来我国经济结构的调整和生产效率的提高导致“经济增长快于能源增长应当是正常的，但经济增长在某些时间段或某些年份与能源增长发生找不到原因的重大偏离甚至反向变动，是不正常的”；经济体制改革导致“综合要素生产率的一定程度上升是正常的，而没有原因的突然大幅度跃升是不正常的”。
关于消费价格指数（CPI）、平均工资、房价、失业数据、城镇化数据、居民收入数据、第三产业数据、房地产投资等统计数据被国家统计局搞得一片纷乱，经常存在不一致性，很难让人信服。
最近，中国统计数据体系正在受到越来越多的质疑和拷问。
随着中国经济结构的转型，我国的统计体系要从以制造业特别是工业生产为主的统计调整到涵盖商品消费、服务业、城市化水平等指标在内的全方位统计。
改革三十多年来，中国的统计体系已经发生了很大的变化，统计部门也做出了很多努力。
但总体看来，统计体系严重滞后于经济发展现实，统计工作显然还有更大的改进余地，而且当下更显迫切。
中国下一步要改善经济增长质量、改善宏观经济决策、进一步深入改革和完善市场经济体制，其中一个很重要的环节就是要改革现有的经济统计体系，这就必须要涉及到统计部门的改革。
由于现有的关于这个主题的文献很多，评述所有学者的贡献几乎是一件不可能完成的事情，因此，笔者只回顾了其中极具影响力的文献（当然，疏漏也在所难免），根据“理论－－实证－－政策”这一主线对其进行梳理，希望本文能够引起学界和业界对中国统计体系的关注及其改革方向和对策的讨论。
本文余下部分结构安排如下：第二部分研究了统计数据质量理论方面的内容，第三部分研究了统计数据质量评估的经验证据，第四部分研究了改进统计数据质量的对策，第五部分是一个简单的小结。
二、统计数据质量的理论研究目前国际上针对统计数据质量还没有一个统一的定义，不同的学者也有各自不同的定义。
总的来说，从用户、生产者和被调查者三个角度考察，衡量统计数据质量的标准共有11个，即适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性（或诚信）、方法专业性（或健全性）、有效性、减轻调查负担。
其中适用性、准确性、及时性、可取得性、可比性和可衔接性是国际统计界公认的数据质量之基本构成要素和各国政府统计机构对数据进行质量检测、监管的重要内容和依据（余芳东，2002；Wang and Strong，1996；Naumann and Rolker，2000）。
我们可将上述标准理解为统计数据质量的内涵。
绝大部分文献，仍然以准确性评估为核心内容，因此统计数据质量存在问题一般都是指统计数据失准或失真。
（一）统计数据失真机理统计部门的行为会直接影响数据质量，如统计数据搜集整理过程中出现的设计误差、调查误差、汇总误差等（王强，1990；颜德纶，1990）。
统计主体间的博弈是产生数据质量问题的重要诱因，如企业和统计部门、上下级、区域间基于利益的博弈（朱秀君，2000；卢冶飞，2003；朱文兴、张继良，2005）；官员业绩博弈、干预基层博弈和干预统计博弈（林勇、杨言勇，2008）；地方官员在经济竞争当中的政治晋升博弈（周黎安，2004）。
同时，袁平德（2004）指出被统计部门（地方、企业）之间的博弈容易造成各种攀比现象，表现在总量上攀“块头”、均值上攀“高低”、纵比上攀“速度”、横比上攀“位次”、“唯上”中攀“宠幸”。
对于统计体系，现行的国内生产总值（GDP）核算体系本身的缺陷则是文献所关注的重点。
世界银行（1992）认为中国以样本为基础的生产指数和独立构造的价格平减指数欠缺，没有对未出售的库存进行冲销，导致了中国官方对GDP总量数据的低估和速度的高估；李成瑞（1997）指出经济成份分类方面的科学性问题和所有制结构统计调查方面的准确性问题导致了含混或不准确和某些虚假不实现象的发生；孟连和王小鲁（2000）总结了七个导致数据偏差的可能机制。
许宪春（2002）认为现行的GDP核算体系中，产业部门分类和支出项目分类仍然过粗，经常性的服务业统计调查制度欠缺，缺乏GDP的分季度生产核算和使用核算，价格指数资料存在缺口，未被观测的经济存在统计遗漏，统计系统的独立性不强，某些统计数据容易受到地方干扰；任若恩（2002）认为中国经济增长率被高估的主要原因是长期以来实行的可比价格法，考虑采用国际上通用的价格指数缩减法和生产指数法来测算经济增长率。
岳希明（2005）指出劳动统计方法的差异导致了就业人员总数、就业人员行业以及它们的时间变化方面较大的差异。
宋小川（2007）通过讨论现行GDP 核算体系的缺陷，认为中国GDP及其增长率被严重低估。
同时统计管理体制、统计制度方法、统计基础工作、统计外部干扰等是影响政府统计数据质量的重要因素（政府统计数据质量研究课题组，1999）。
肖宜滨（1999）在法学范畴内剖析了影响统计数据质量的原因，主要有行政自由裁量权对主体的干扰、部分统计工作者统计法制观念淡薄、请求权的非强制性。
以上文献主要从统计部门、统计体系和统计外部体制环境三个方面分析了中国统计数据失真的原因。
事实上，三个方面是相互影响的，尤其是外部体制环境对统计部门的影响这一因素在中国尤为显著。
很多时候，统计部门受到地方政府的干扰以及同级部门之间源于考核指标的竞争，而牺牲了统计数据的真实性。
尤其是地方政府源于升迁和争取中央政策支持而产生的数据攀比和赶超，不能不引起公众对其所公布的统计数据真实性的怀疑。
很多地区同年GDP增长率和该地区历年增长率惊人的相似以及和上级要求指标惊人的一致即为明证。
很多文献也反复提及这一因素。
理论上，统计体系本身的缺陷对数据质量的影响应该是系统性的，即在影响方向上应该是不变的。
因此，导致目前统计数据存在问题的很大一部分原因可以归结为地方政府催生的统计部门间的博弈。
基于对以上三个方面因素作用机理的理解，国内外学者主要从统计数据质量控制、统计数据质量评估、统计数据质量管理三个方面出发，进行了大量的理论研究，给出了控制、评估和管理方法。
（二）统计数据质量控制统计数据质量的控制，主要是数据搜集和整理过程中对误差的控制，针对统计误差所开展的理论研究，涉及测量误差的统计分布和检验、抽样误差以及非抽样误差、缺失数据的统计处理方法、汇总数据的误差等。
基于这些研究，产生了抽样调查方法和非抽样误差控制技术（金勇进、陶然，2010）。
Neyman（1934）关于分层抽样最优分配及回归、比率估计的研究是统计数据质量研究的一个重要里程碑。
Hansen等（1961）提出了调查误差模型，该模型把总误差（均方误差）分解为测量误差、抽样误差、测量误差与抽样离差的协方差以及偏差的平方四个组成部分，这一模型的建立为调查过程中误差的控制奠定了重要基础，随后的样本重复计量、交叉子样本等方法都是在此基础上发展而来。
同一时期，Warner（1965）则对敏感性问题展开专项研究.提出了对敏感性问题调查的随机化方法。
Dalenius（1983）认为数据质量的综合控制应包括调查设计控制和调查实施控制两部分，后者又分为预防控制和过程控制。
Housman（2003）则将CPI偏差归结为四类：替代性偏差（substitutionbias）、新产品偏差（newgoodsbias）、质量改进偏差（qualitychangebias）、购买途径偏差（qutletbias）。
Costa（2001）和Hamilton（2001）利用恩格尔曲线从总偏差的角度对CPI偏差进行了估计，依据恩格尔定理，他们认为家庭消费支出偏差可能源自对价格的错误估计。
这一方法克服了传统方法只能估计单因素偏差的缺陷，同时数据要求较少，可操作性强。
李成瑞（1984）从应用层面，将分阶段实施控制技术分别应用于我国第三次、第四次人口普查，取得了良好效果。
傅德印（2000）系统讨论了政府统计数据控制技术，涉及调查变量和调查项目、调查误差类型以及建立和实施政府统计数据质量文档及监测等方面。
杨清（2000）分析了系统性误差的特点和分解、产生原因和处理方法以及测定方法。
同时，杨清和吴伟霞（2000）指出运用方差分析、多重比较的q检验法（或HSD检验法）和交叉样本技术对原始资料的偏误进行监控。
方差分析和多重比较检验二者相互补充，前者分析了控制变量是否对观测变量产生显著影响，后者则进一步确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度。
在进行了交叉样本分析之后，进一步运用方差分析和多重比较，则可减弱或消除系统性误差的影响。
（三）统计数据质量评估统计数据质量评估一方面可以检验所搜集到的数据本身的质量，另一方面还可以检验数据搜集过程中质量是否得到有效控制。